ภาคปฏิบัติ · โปรแกรมการทดลอง

เอกสารนี้ครอบคลุมหัวข้อ SL ที่เลือกสำหรับหลักสูตรที่ประเมินเป็นครั้งแรกใน 2025; ไม่ใช่หลักสูตรทั้งหมด

เงื่อนไขก่อนหน้า: อ่านปริมาณและหน่วยที่กำหนด, และใช้ arithmetic และเงื่อนไขโมเดลด้านล่าง

The examples are original and fictional: they are not real measurements or real student investigations.

อะไรจะเป็นคำอธิบายสำหรับการสังเกตนี้?

• เส้นที่ผ่านใกล้ทุกจุดข้อมูลมีประโยชน์แต่ความชันอาจยังมีความไม่แน่นอน กราฟเป็นหลักฐานรองรับโมเดลในช่วงการวัด

สร้างโมเดล

• ความแปรปรวนแบบสุ่มทำให้การอ่านซ้ำ differs
• ข้อผิดพลาดระบบ ย้ายผลลัพธ์ไปทางเดียวอย่างสม่ำเสมอ
• ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์มีหน่วยของการวัด; ความคลาดเคลื่อนสัมพัทธ์หรือเปอร์เซ็นต์เปรียบเทียบความคลาดเคลื่อนกับค่าที่วัดได้
• ความไม่แน่นอน: ข้อจำกัดที่วัดได้ของผลการวัด
• ข้อผิดพลาดระบบ: ความเบี่ยงเบนของการวัดอย่างสม่ำเสมอ

*ทุกจุดอยู่ในขอบเขตความไม่แน่นอนของเส้นแนวโน้มที่ดีที่สุด

เลือกหลักฐานที่นำมาทดสอบได้

• สำหรับผลคูณหรือผลหาร การรวมความไม่แน่นอนสัมพัทธ์เป็นการประมาณค่าสูงสุดที่พบบ่อย
• สำหรับผลต่าง ให้รวมความไม่แน่นอนสัมบูรณ์
• จุดตัดที่ไม่เป็นศูนย์สามารถบ่งบอกถึงความคลาดเคลื่อนหรือโมเดลที่ไม่สมบูรณ์

ในห้องปฏิบัติการ: แสดงหน่วยบนแกนและเลือกสเกลที่เหมาะสม วาดแถบความไม่แน่นอนเมื่อจำเป็น วาดเส้นตรงที่สอดคล้องกับข้อมูลมากที่สุดแทนการเชื่อมจุดทั้งหมด และประมาณค่าความชันที่มากและน้อยที่สุดที่เป็นไปได้เมื่อวิธีการสอนกำหนดให้ทำ

เริ่มจากปริมาณที่ทราบแล้ว

• ที่ทราบ: ความยาว = 50.0 มิลลิเมตร พร้อมความไม่แน่นอน 1.0 มิลลิเมตร
• ความคลาดเคลื่อนร้อยละ = ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์/ค่า ×100 = 1.0/50.0×100 = 2.0%.
• สำหรับผลหารของปริมาณสองอย่างที่วัดแยกกันด้วยความไม่แน่นอนสูงสุดเป็นเปอร์เซ็นต์ 2% และ 3% ค่าประมาณสูงสุดรวมคือ 5%

ถึงคุณ: การอ่านค่า 40 เซนติเมตร มีความไม่แน่นอนสัมบูรณ์ 1 เซนติเมตร จงหาความไม่แน่นอนเป็นเปอร์เซ็นต์

ตรวจสอบข้อสรุปและขอบเขต

• การทำซ้ำการอ่านค่าช่วยลดความไม่แน่นอนแบบสุ่มในค่าเฉลี่ยแต่ไม่ได้ขจัดข้อผิดพลาดศูนย์อัตโนมัติ
• อย่าระบุทศนิยมมากกว่าที่เครื่องมือวัดของคุณรองรับได้

ไม่ถูกต้อง: การทำซ้ำการวัดจะขจัดค่าเบี่ยงเบนจากการปรับเทียบเสมอ การทำซ้ำและหาค่าเฉลี่ยจะช่วยลดการกระจายแบบ สุ่ม ในค่าเฉลี่ยเท่านั้น ค่าเบี่ยงเบนจากการปรับเทียบจะเลื่อนทุกค่าอ่านเท่ากัน ทำให้การทำซ้ำยังคงได้ค่าผิดเดิม; ต้องใช้การปรับเทียบใหม่จึงจะแก้ไขได้

จุดสำคัญ:

• ความแปรปรวนแบบสุ่มทำให้การอ่านซ้ำ differs
• สำหรับผลคูณหรือผลหาร การรวมความไม่แน่นอนสัมพัทธ์เป็นการประมาณค่าสูงสุดที่พบบ่อย
• ระวัง: การทำซ้ำการอ่านค่าช่วยลดความไม่แน่นอนแบบสุ่มในค่าเฉลี่ยแต่ไม่ได้ขจัดข้อผิดพลาดศูนย์อัตโนมัติ

เขียนจากความไม่แน่นอนเป็นเปอร์เซ็นต์ 8 เปอร์เซ็นต์

• ค่าอ่าน 25 ซม. มีความไม่แน่นอนสัมบูรณ์ที่ 2 ซม.
• หาค่าความไม่แน่นอนเป็นร้อยละ การทำซ้ำค่าอ่านจะไม่ลบค่าเบี่ยงเบนจากการปรับเทียบออก